Deepseek R1 je optimiziran predvsem za obdelavo naravnega jezika (NLP) in ni posebej zasnovan za programiranje jezikov na način, kot so modeli, kot sta GPT-4O ali OpenAI-jev O1. Vendar pa lahko obravnava naloge, povezane s kodiranjem in algoritmičnim sklepanjem, zlasti v scenarijih, ki zahtevajo logično sklepanje in reševanje problemov. Tu je podroben pregled njegove uspešnosti pri različnih nalogah, povezanih s programiranjem:
1. kodiranje in algoritmično sklepanje: Deepseek R1 deluje konkurenčno pri kodiranju merila, kot sta CodeForces in SWE-BENCH Preverjeno. Dosega odstotno uvrstitev v višini 96,3% na Codeforces, kar je zelo blizu 96,6% OpenAI O1-1217 [7]. To kaže, da čeprav se morda ne bo odlično odrezal pri ustvarjanju tekoče kode, je sposoben učinkovito rešiti algoritmične težave.
2. Jezikovna podpora: Medtem ko Deepseek R1 podpira več jezikov, je njegov glavni poudarek na angleščini in kitajščini. Njegova uspešnost se lahko poslabša za poizvedbe v drugih jezikih, nekateri rezultati pa lahko mešajo jezike, zlasti med angleščino in kitajščino [7].
3. Matematično in logično sklepanje: Deepseek R1 se odlikuje pri nalogah, ki zahtevajo matematično in logično sklepanje. Kompleksne težave lahko sistematično razdelijo v rešitve po korakih, zaradi česar je primerna za naloge, ki vključujejo matematično sklepanje ali logične odbitke [3] [5].
4. Odločanje v realnem času: Arhitektura okrepitve modela mu omogoča, da izpopolni svoje napovedi na podlagi povratnih informacij, zaradi česar je primerna za aplikacije za odločanje v realnem času. Vendar se to ne nanaša neposredno na programske jezike, ampak poudarja njegovo prilagodljivost v dinamičnih okoljih [4] [5].
Če povzamemo, Deepseek R1 ni posebej optimiziran za programske jezike, ampak deluje dobro pri nalogah, ki vključujejo logično sklepanje in reševanje problemov, kar je lahko koristno pri kodiranju kontekstov. Njegove prednosti so bolj v matematičnem in logičnem sklepanju, ne pa na tekočem ustvarjanju kode.
Navedbe:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-Openais-o1
[2] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[4] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-compreevention-guide
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.byteplus.com/sl/topic/375663
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.giskard.ai/knowledge/deepseek-r1-complete-analysis-of-performance-and-limitations